論文の概要: Enhancing Instance-Level Image Classification with Set-Level Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05659v2
• Date: Fri, 17 Nov 2023 19:03:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 16:28:04.698552
• Title: Enhancing Instance-Level Image Classification with Set-Level Labels
• Title（参考訳）: セットレベルラベルを用いたインスタンスレベル画像分類の強化
• Authors: Renyu Zhang, Aly A. Khan, Yuxin Chen, Robert L. Grossman
• Abstract要約: 設定レベルラベルを活用することで、インスタンスレベルの画像分類を強化する新しい手法を提案する。 自然画像データセットと病理画像データセットの2つのカテゴリについて実験を行った。 本アルゴリズムは,病理画像分類ベンチマークにおいて最強の基準値と比較して,分類精度が13%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.778150812879034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Instance-level image classification tasks have traditionally relied on single-instance labels to train models, e.g., few-shot learning and transfer learning. However, set-level coarse-grained labels that capture relationships among instances can provide richer information in real-world scenarios. In this paper, we present a novel approach to enhance instance-level image classification by leveraging set-level labels. We provide a theoretical analysis of the proposed method, including recognition conditions for fast excess risk rate, shedding light on the theoretical foundations of our approach. We conducted experiments on two distinct categories of datasets: natural image datasets and histopathology image datasets. Our experimental results demonstrate the effectiveness of our approach, showcasing improved classification performance compared to traditional single-instance label-based methods. Notably, our algorithm achieves 13% improvement in classification accuracy compared to the strongest baseline on the histopathology image classification benchmarks. Importantly, our experimental findings align with the theoretical analysis, reinforcing the robustness and reliability of our proposed method. This work bridges the gap between instance-level and set-level image classification, offering a promising avenue for advancing the capabilities of image classification models with set-level coarse-grained labels.
• Abstract（参考訳）: インスタンスレベルの画像分類タスクは、伝統的にシングルインスタンスラベルに頼ってモデルのトレーニングを行っている。 しかし、インスタンス間の関係をキャプチャする集合レベルの粗粒度ラベルは、現実世界のシナリオでよりリッチな情報を提供できる。 本稿では,セットレベルラベルを活用し,インスタンスレベルの画像分類を強化する新しい手法を提案する。 本稿では, 提案手法の理論的解析を行い, 提案手法の理論的基礎に光を当てる高速過大リスク率の認識条件について述べる。 自然画像データセットと病理画像データセットの2つの異なるカテゴリについて実験を行った。 提案手法の有効性を実証し,従来のラベルベース手法と比較して分類性能が向上したことを示す。 特に, 病理組織学的画像分類ベンチマークの基準値と比較して, 分類精度が13%向上した。 以上より,提案手法のロバスト性と信頼性を補強し,理論解析に適合した実験結果を得た。 この作業は、インスタンスレベルの画像分類とセットレベルの画像分類のギャップを橋渡しし、設定レベルの粗粒度ラベルによる画像分類モデルの能力向上に有望な手段を提供する。

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